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      1. 創(chuàng)建用于監(jiān)控飛機(jī)噪音的分布式無線系統(tǒng)
        美國(guó)NI公司

        在早晨和傍晚的交通擁堵時(shí)間,墨西哥城的大型車輛和飛機(jī)都會(huì)發(fā)出噪音,這可能導(dǎo)致人們聽力受損。  航空運(yùn)輸委員會(huì)由此提出一個(gè)新的飛機(jī)分類系統(tǒng),今后航空公司可能根據(jù)飛機(jī)發(fā)出的噪音量來支付費(fèi)用而不是根據(jù)重量或類型。因此,我們提出了一種新的計(jì)算模型,該模型不僅可以測(cè)量噪音量,還能根據(jù)飛機(jī)發(fā)出的噪音辨別飛機(jī)。

        無線監(jiān)控系統(tǒng)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)半英寸預(yù)極化麥克風(fēng)、一張測(cè)量噪音水平的數(shù)據(jù)采集卡、一臺(tái)工業(yè)計(jì)算機(jī)和Wi-Fi或3G無線連接互聯(lián)網(wǎng)。  麥克風(fēng)安裝在離地4米的防水箱內(nèi)。 節(jié)點(diǎn)每30秒測(cè)量一次噪音水平,每5分鐘將數(shù)據(jù)傳回至控制中心。

        圖1.分布式無線監(jiān)控系統(tǒng)圖

        現(xiàn)實(shí)世界中根據(jù)飛機(jī)產(chǎn)生的噪聲頻譜特性來辨別飛機(jī)十分復(fù)雜,因?yàn)楸尘霸胍簟⑻鞖狻⑵痫w速度和飛機(jī)的負(fù)載都可能會(huì)干擾分析。  近期,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨別噪音的測(cè)量設(shè)備已經(jīng)上市,但這個(gè)設(shè)備只能用來分辨噴氣飛機(jī)、螺旋槳飛機(jī)、直升機(jī)和背景噪音。 因此 我們決定創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算模型來測(cè)量和分析噪音。  我們的系統(tǒng)只需采集飛機(jī)起飛24秒內(nèi)產(chǎn)生的噪音,就能夠正確識(shí)別飛機(jī)。

        系統(tǒng)開發(fā)

        在設(shè)定監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)采用無線拓?fù)淇山档统杀荆⑻岣哽`活性。  每個(gè)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)都建立在無須人工干預(yù)的Windows XP系統(tǒng)的工業(yè)PC上,它還配備有Wi-Fi適配器和NI USB-9234。 在硬件評(píng)估過程中,我們決定使用NI產(chǎn)品,因?yàn)橄啾饶切┑统杀镜穆暭?jí)儀表,NI的產(chǎn)品測(cè)量質(zhì)量好、堅(jiān)固耐用,且十分可靠。

        盡管每個(gè)節(jié)點(diǎn)都連接著城市的電力系統(tǒng),我們?nèi)钥墒褂貌婚g斷的電源供應(yīng)防止數(shù)據(jù)丟失。  節(jié)點(diǎn)每30秒測(cè)量一次噪音水平,系統(tǒng)最多可在本地保存14天的數(shù)據(jù)。  政府計(jì)劃使用我們的數(shù)據(jù)來識(shí)別墨西哥城中產(chǎn)生最高噪音水平的時(shí)間和地點(diǎn),并創(chuàng)建噪音地圖、實(shí)施監(jiān)管行動(dòng)控制噪音,為公民創(chuàng)建更健康的生活環(huán)境。

        我們的系統(tǒng)可記錄用于道路交通噪音的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)信息,如連續(xù)等效聲級(jí)(LEQ),而且還可以記錄分?jǐn)?shù)倍頻程分析并測(cè)量明顯的噪音。  此外,該系統(tǒng)可以將WAV文件傳至一個(gè)中央服務(wù)器,用于研究可能觸發(fā)警報(bào)的瞬態(tài)信號(hào),這有助于辨別干擾準(zhǔn)確測(cè)量的獨(dú)立聲源。

        圖2. 墨西哥城城市廣場(chǎng)兩周時(shí)間的噪音情況

        我們?cè)扔?jì)劃使用政府在2008年安裝的公共Wi - Fi,但一些節(jié)點(diǎn)必須轉(zhuǎn)換成由無線運(yùn)營(yíng)商提供的較慢的3G系統(tǒng)。  雖然我們可以同步使用3G網(wǎng)絡(luò)的語音和數(shù)據(jù)服務(wù),但它的數(shù)據(jù)傳輸速率相當(dāng)緩慢。

        通過TCP/IP進(jìn)行通信

        我們的控制中心有一個(gè)靜態(tài)的IP地址。  每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)DHCP服務(wù)器分配的動(dòng)態(tài)地址。  簡(jiǎn)單的說,控制中心就是一個(gè)服務(wù)器,而節(jié)點(diǎn)則是客戶端。  節(jié)點(diǎn)會(huì)嘗試打開TCP連接,如果控制中心收到了連接請(qǐng)求和節(jié)點(diǎn)的確認(rèn),連接便會(huì)成功。

        圖3. 控制中心中央服務(wù)器界面

        圖4. 超過閾值的音頻信號(hào)分析

        圖5. 噪音級(jí)別、時(shí)間、日期和dBA振幅

        圖6. 3D噪音地圖顯示噪音級(jí)別、時(shí)間、日期和幅度

        下面是我們用于模式生成和識(shí)別的系統(tǒng)框圖。  由于飛機(jī)起飛噪聲的起點(diǎn)和止點(diǎn)都為零且時(shí)間長(zhǎng)度有限,我們因此認(rèn)為它屬于非平穩(wěn)瞬態(tài)信號(hào)。  如圖8所示,大部分的信號(hào)能量低于2kHz。  在這種情況下,我們注意到背景噪音在信號(hào)兩端更為強(qiáng)烈,因?yàn)轱w機(jī)產(chǎn)生的噪聲覆蓋了背景噪音的中間部分。

        圖7.模式生成和識(shí)別系統(tǒng)框圖

        圖8.波音747飛機(jī)起飛時(shí)典型的噪音信號(hào)和頻譜

        我們觀察發(fā)現(xiàn),對(duì)于所有的飛機(jī)噪音,典型的幅度譜值為0到5000Hz。 我們選擇使用11025Hz的采樣頻率,將24秒內(nèi)采集的樣本數(shù)量減少至264600個(gè)。  對(duì)于其他飛機(jī)噪音分析,建議選擇25kS/s的采樣頻率和D-、C-和A-加權(quán)濾波器。

        降低頻譜分辨率

        由于幅度譜有132300次諧波,這會(huì)導(dǎo)致處理過程非常復(fù)雜,因此我們決定降低頻譜分辨率。 此外,我們只對(duì)收集有關(guān)頻譜形式的數(shù)據(jù)感興趣。

        我們提出了以下假設(shè):

        • 任何降低頻譜分辨率的方法都會(huì)在測(cè)量飛機(jī)噪音的最初和最后時(shí)間段內(nèi)引入一個(gè)容忍度。  例如,在飛機(jī)起飛后開始采集為時(shí)24秒的數(shù)據(jù),然后將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練為一個(gè)噪音模式。  在運(yùn)行時(shí),如果采集到的起飛噪聲為第5秒至24秒,并且降低頻譜分辨率的話,那么前5秒鐘的位移對(duì)于頻譜形式的影響就會(huì)非常小。 
        • 中值濾波器(移動(dòng)平均濾波器)創(chuàng)建了一個(gè)飛機(jī)起飛噪聲頻譜的典型形式。 
        • 在保留X率的基礎(chǔ)上對(duì)平均頻譜進(jìn)行降頻,保留了飛機(jī)起飛噪音的頻譜形式。

        結(jié)論

        我們的10節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)成功地測(cè)量了墨西哥國(guó)際機(jī)場(chǎng)飛機(jī)起飛時(shí)產(chǎn)生的噪音。  該系統(tǒng)創(chuàng)造了許多不同類型的頻譜分析,并獲得了最常用的dB(A)或dB(C)表示形式的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),用于噪聲測(cè)量。  我們可以存儲(chǔ)系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù),隨后再執(zhí)行更深入的分析,通過噪音來確定潛在的健康危險(xiǎn),并知曉噪音水平在全天的波動(dòng)情況。

        在未來,我們想要在分割原始信號(hào)后運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù),測(cè)量所得結(jié)果的差異。  我們還計(jì)劃測(cè)試新的參數(shù)來創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

         
         
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